Darknet YOLO 종단간 지연 시간 분석 및 최적화

Q: 이 논문에서 정의한 종단간 지연시간이란 무엇인가?

종단간 지연시간은 카메라 기반 객체 인지 시스템에서 물체가 나타난 시점부터 인지 결과가 화면에 표시되기까지 걸리는 총 시간을 의미한다. 이는 자율주행차의 정확한 판단 및 제어에 필수적인 요소로, 시스템의 반응성을 결정하는 중요한 지표이다.

Q: 객체 인지 시스템의 종단간 지연 시간을 최적화하는 효과적인 방법은 무엇인가?

연구 결과, On-demand capture, Zero-slack pipeline, Contention-free pipeline의 세 가지 시스템 구조 최적화 방법을 적용하여 종단간 지연 시간을 크게 줄일 수 있다. 이 방법들은 객체 인지 정확도에 영향을 주지 않으면서 YOLO v3 기준 평균 지연 시간을 76% 감소시키는 효과를 보였다.

장원석; 정한샘; 김종찬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 장원석 (국민대학교) 정한샘 (국민대학교) 김종찬 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

발행연도: 2020.11

수록면: 666 - 666 (1page)

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자율주행 자동차는 다양한 센서들을 이용하여 주변 환경을 인지한 후, 판단 및 제어한다. 정확한 판단 및 제어를 위해 인지 시스템은 빠르고 정확하게 주변 상황을 인지해야 하는데 특히, 카메라 센서를 이용한 객체 인지 시스템에서는 물체가 나타난 이후 인지 결과를 표시하기까지의 종단간 지연 시간이 중요하다. 본 논문에서는 카메라 기반 객체 인지 시스템 내부 구조 분석을 통해 파악한 지연 요소의 모델을 만들어 시스템의 예측 가능성을 높였고, 종단간 지연 시간 최적화 방법 3가지 (① On-demand capture, ② Zero-slack pipeline, ③ Contention-free pipeline)를 제시한다. 첫 번째 최적화 방법은 Producer (카메라)-Consumer (객체 검출기) 관계에서 객체 검출기가 Queue에서 이미지를 소비하는 주기와 카메라가 Queue에 이미지를 제공 ... 전체 초록 보기

#Object detection system(객체 인지 시스템) #End-to-end delay(종단간 지연시간) #Multithreaded pipeline architecture optimization(멀티쓰레드 파이프라인 구조 최적화) #Computer vision(컴퓨터 비전) #System architecture optimization(시스템 구조 최적화)

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